Düzenli-düzensiz proteinlerin doğrusal ve kernel destek vektör makineleri kullanarak sınıflandırılması

Classifying ordered-disordered proteins using linear and kernel support vector machines

Abstract

Introduction: Intrinsically disordered proteins occur when the deformations happen in the tertiary structure of a protein. Disordered proteins play an important role in DNA/RNA/protein recognition, modulation of specificity/affinity of protein binding, molecular threading, activation by cleavage. The aim of the study is the identification of ordered-disordered protein which is a very challenging problem in bioinformatics.Methods: In this paper, this kind of proteins is classified by using linear and kernel (nonlinear) support vector machines (SVM).Results: Overall accuracy rate of linear SVM and kernel SVM in identifying the ordered-disordered proteins are 86.54% and 94.23%, respectively.Discussion and conclusion: Since kernel SVM gives the best discriminating scheme, it can be referred that it is a very satisfying method to identify ordered-disordered structures of proteins.

Özet

GİRİŞ ve AMAÇ: Yerleşik düzensiz proteinler bir proteinin üçüncül yapısında deformasyonlar meydana geldiğinde oluşur. Düzensiz proteinler, DNA/RNA/proteini tanıma, bağlayıcı proteinin spesifikliği/afinitesi, moleküler parçacığı, bölünme ile aktivasyon modülasyonunda önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmanın amacı biyoinformatikte çok zorlu bir sorun olan proteinin düzensiz yapıda olup olmamasının tanımlanmasıdır.YÖNTEM ve GEREÇLER: Bu çalışmada, proteinler doğrusal ve kernel (doğrusal olmayan) Destek Vektör Makineleri (DVM) kullanarak düzenli-düzensiz olarak sınıflandırılmaktadır.BULGULAR: Düzenli-düzensiz proteinleri tanımlamada doğrusal DVM ve kernel DVM yöntemlerine göre genel doğru sınıflama oranları sırasıyla %86,54 ve %94,23 bulunmaktadır.TARTIŞMA ve SONUÇ: Kernel DVM en iyi ayırt edici düzeni vermesi nedeniyle, proteinlerin düzenli-düzensiz yapıları belirlemek için çok tatmin edici bir yöntem olduğunu ifade edilebilir